Труды КНЦ (Технические науки вып. 3/2024(15))

Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2024. Т. 15, № 3. С. 50-60. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2024. Vol. 15, No. 3. P. 50-60. Научная статья УДК 004.912, 004.822 doi:10.37614/2949-1215.2024.15.3.004 ФОРМИРОВАНИЕ МНОГОСЛОЙНЫХ ГРАФОВ ЗНАНИЙ НА БАЗЕ ТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕКСТОВ Вадим Константинович Пимешков18, Марина Леонидовна Никонорова2, Максим Геннадьевич Шишаев3, Иван Геннадьевич Вишняков 4 1-1Институт информатики и математического моделирования имени В. А. Путилова Кольского научного центра Российской академии наук, Апатиты, Россия 1v.pimeshkov@ksc.ru8 , https://orcid.org/0000-0001-7010-230X 2m.nikonorova@ksc.ru, https://orcid.org/0000-0002-4358-2683 3m.shishaev@ksc.ru, https://orcid.org/0000-0001-7070-7878 4i.vishnyakov@ksc.ru, https://orcid.org/0009-0003-4938-5693 Аннотация В работе рассматривается проблематика формирования многослойных графов знаний для использования при интеллектуальном анализе данных социальных медиа. Технология основана на «мягкой» структуризации имеющегося пула документов в соответствии с построенной тематической моделью. Проведено экспериментальное опробование технологии и сравнение формальных свойств графовых моделей знаний, полученных с помощью тематического моделирования и традиционным способом. Результаты сравнения указывают на потенциальную эффективность использования многослойных графов знаний, построенных на базе тематической модели текстов, при реализации интеллектуальных процедур обработки данных в условиях множественности и динамичности предметных областей. Ключевые слова: граф знаний, тематическая модель, социальные медиа Благодарности: исследование выполнено в рамках государственного задания Института информатики и математического моделирования имени В. А. Путилова Кольского научного центра Российской академии наук от Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, тема научно-исследовательской работы «Методология создания информационно-аналитических систем поддержки управления региональным развитием, основанных на формирующем искусственном интеллекте и больших данных» (регистрационный номер 122022800551-0). Для цитирования: Пимешков В. К., Никонорова М. Л., Шишаев М. Г., Вишняков И. Г. Формирование многослойных графов знаний на базе тематического моделирования текстов // Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2024. Т. 15, № 3. С. 50-60. doi:10.37614/2949.1215.2024.15.3.004. Original article FORMATION OF MULTILAYER KNOWLEDGE GRAPHS BASED ON THEMATIC TEXTS MODELING Vadim K. Pimeshkov18, Marina L. Nikonorova2, Maxim G. Shishaev3, Ivan G. Vishnyakov 4 1-4Putilov Institute for Informatics and Mathematical Modeling of the Kola Science Centre of the Russian Academy of Sciences, Apatity, Russia 1v.pimeshkov@ksc.ru1 81 , https://orcid.org/0000-0001-7010-230X 2m.nikonorova@ksc.ru, https://orcid.org/0000-0002-4358-2683 3m.shishaev@ksc.ru, https://orcid.org/0000-0001-7070-7878 4i.vishnyakov@ksc.ru, https://orcid.org/0009-0003-4938-5693 Abstract The paper considers the problem of forming multilayer knowledge graphs for use in intelligent analysis of social media data. The technology is based on the «soft» structuring of the existing document pool in accordance with the constructed topic model. Experimental testing of the technology and comparison of the formal properties of knowledge graph models obtained using topic modeling and the traditional method were conducted. The results of the comparison indicate the potential effectiveness of using multilayer knowledge graphs built on the basis of a topic model of texts when implementing intelligent data processing procedures in the conditions of multiple and dynamic subject areas. Keywords: knowledge graph, topic model, social media © Пимешков В. К., Никонорова М. Л., Шишаев М. Г., Вишняков И. Г., 2024 50